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在傳統的基于航位推算和卡爾曼濾波的室內行人定位算法中，存在著航向誤差累積的問題，這使得位置誤差也會不斷累積。針對這個問題，提出了室內環境約束的行人航向粒子濾波算法來修正方向誤差。首先，將室內地圖信息抽象成線段表示的結構體，將地圖數據動態地融合到粒子補償以及權重分配的機制中：其次，通過關聯地圖數據與待校準樣本構建航向自修正機制；最后，通過關聯地圖數據與粒子落點構建依距離賦權機制。此外，該算法還簡化了粒子濾波模型，將航向作為唯一狀態量進行優化，在提高定位精度的同時降低了狀態向量的維度，進而降低了數據分析處理的復雜性。通過融合室內環境信息，該算法有效地抑制了方向誤差的持續累積。實驗結果表明，與傳統的卡爾曼濾波算法相比，所提算法能夠明顯地提高行人定位精度和穩定性，在距離為435 m的二維行走實驗中，航向誤差由15. 30降低到0. 90，終點位置絕對誤差由5. 50 m降低到0.87 m。
隨著互聯網、物聯網、智能移動設備等相關技術的發展和應用，基于位置的服務（ Location Based Service，LBS）以其強大的實用性和廣闊的發展空間逐漸成為了學術領域和工程領域共同關注的熱點。
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